基于分子对接与网络药理学探讨苏黄止咳胶囊治疗咳嗽变异性哮喘的作用机制

2022-07-02 11:42张恩铚杜丹阳刘利根石心红
世界中医药 2022年10期
关键词:分子对接咳嗽变异性哮喘网络药理学

张恩铚 杜丹阳 刘利根 石心红

摘要 目的:通过分子对接与网络药理学技术,深度发掘苏黄止咳胶囊主要活性成分,明确其作用靶点与信号通路,分析其治疗咳嗽变异性哮喘(CVA)多靶点、多通路的干预作用机制,阐明苏黄止咳胶囊(SH)的药效物质基础及作用机制。方法:依托于网络药理学技术与分子对接技术,从SH中筛选活性化合物,并对其通路进行分析。结果:筛选得到75个活性化合物,其中麻黄与前胡所含化合物占比最多,各为16种,其余依此为紫苏子13种、枇杷叶11种、五味子7种、牛蒡子5种、地龙4种、紫苏叶3种。共得到CVA相关靶点429个,共得到相关通路316条,其中涉及相关疾病信号通路2条,与炎症相关通路4条,肺损伤保护通路1条。结论:本文初步探讨了SH的主要活性活性成分、相关靶点及涉及通路,预测其治疗CVA的药效物质基础及其作用机制,为后续处方二次开发优化及临床治疗CVA的疗效评价指标提供参考与物质基础。

关键词 分子对接;网络药理学;苏黄止咳胶囊;咳嗽变异性哮喘;作用机制

Mechanism of Suhuang Zhike Capsules Against Cough Variant Asthma Based on Molecular Docking and Network Pharmacology

ZHANG Enzhi,DU Danyang,LIU Ligen,SHI Xinhong

(School of Traditional Chinese Pharmacy,China Pharmaceutical University,Nanjing 211198,China)

Abstract Objective:To explore the main active components of Suhuang Zhike Capsules(SH),identify the targets and signaling pathways,analyze the multi-target and multi-pathway intervention mechanism in the treatment of cough variant asthma(CVA),and clarify the pharmacodynamic material basis and mechanism of action of SH based on molecular docking method and network pharmacology.Methods:Based on the network pharmacology and molecular docking,active components of SH were screened out and the corresponding pathways were analyzed.Results:Seventy-five active components were screened out from SH,and Ephedrae Herba and Peucedani Radix contained the largest proportions of components,16 for each one,followed by Perillae Fructus for 13,Eriobotryae Folium for 11,Schisandrae Chinensis Fructus for 7,Arctii Fructus for 5,Pheretima for 4,and Perillae Folium for 3.In addition,a total of 429 targets related to CVA and 316 pathways were obtained,including two disease-related signaling pathways,four inflammation-related pathways,and one protection pathway against lung injury.Conclusion:The present study preliminarily discussed the main active components,related targets,and pathways involved in SH and predicted the pharmacodynamic material basis and mechanism of SH against CVA,which is expected to provide references and material basis for the subsequent optimization of prescription modification and research on the efficacy evaluation indexes in the clinical treatment of CVA.

Keywords Molecular docking;Network pharmacology;Suhuang Zhike Capsules; Cough variant asthma;Mechanism of action

中圖分类号:R285;R256.12文献标识码:Adoi:10.3969/j.issn.1673-7202.2022.10.003

咳嗽变异性哮喘(Cough Variant Asthma,CVA)是临床上一种较为特殊的哮喘类型,是导致成人慢性咳嗽的主要病因。临床特点主要表现为持续性或慢性咳嗽,在清晨和夜晚咳嗽尤为剧烈,冷空气、感冒、油烟等会加重咳嗽[1]。患者无明显临床感染表现,亦无呼吸困难、气促、明显喘息等。一般认为CVA是哮喘或其亚型的前期,也将其称之为隐匿性哮喘[2]。当前有关CVA的具体发病机制尚不明晰,西医主要以支气管扩张剂与吸入激素治疗为主,但存在患者接受及依存性差等问题,无法坚持长期治疗,病情会反复发作。研究显示,苏黄止咳胶囊(SUHUANG ZHIKE JIAONANG,SH)治疗变异性哮喘已取得不错的临床疗效[3],但其疗效与西医治疗相比是否存在差异尚无统一定论。0C78C04D-8860-4BF5-ABFB-98B024AB37B0

SH是由中日友好医院晁恩祥教授依据临床40余年的经验研制而成,是目前上市中成药中唯一可治疗《诸病源候论》中所记载“风咳”一病的药物,在现代医学中,该产品也是针对CVA和感冒后咳嗽所研制[4]。该胶囊由九味药所组成,分别为麻黄、紫苏叶、蝉蜕、五味子、前胡、地龙、牛蒡子、蜜枇杷叶和紫苏子[5]。SH是于2001年国家中医药管理局的新药创新基金项目立项的项目,在新药指导下所研制出来,经临床应用证明具有较好的临床效果[6]。但有关SH治疗CVA的具体活性组分/成分、目标靶点及其作用机制并未完全阐明。因此,本研究将以SH作为研究对象,借助分子对接与网络药理学技术,通过搭建成分-靶点-通路-疾病网络,系统全面地研究活性成分、作用靶点与疾病间的相互连接关系及密切程度,阐明SH中所含有的药效物质基础,以及治疗相关疾病的具体通路,为之后深入阐述SH治疗CVA的具体作用机制提供科学依据,以期为中医药临床治疗CVA提供理论基础及参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源 中药系统药理学数据库与分析平台(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform,TCMSP)(http://tcmspw.com/tcmsp.php),Pharm Mapper数据库(http://www.lilab-ecust.cn/pharmmapper/submitfile.html),Pubchem数据库(https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/),SIB数据库(http://www.molecular-modelling.ch/swissdrugdesign.php),GeneCards数据库(https://www.genecards.org/),UniProt数据库(https://www.uniprot.org/),STRING(Functional Protein Association Networks)数据库,DisGeNET数据库(https://www.disgenet.org/),Integrity数据库(https://integrity.clarivate.com/integrity/xmlxsl),Metascape数据库(https://metascape.org/gp/index.html),UniProt数据库(https://www.uniprot.org),RSB数据库(https://www.rcsb.org),Cytoscape软件(version 3.6.1),分析工具Network Analyzer及插件CytoNCA、MCODE,Chimera 1.14分子对接软件,Autodock vina 1.1.2插件。

1.2 研究方法

1.2.1 活性成分的搜索与筛选 首先通过国家知识基础设施数据库(China National Knowledge Infrastructure,CNKI)查询SH近年研究,明确组成SH的各类中药,利用TCMSP检索SH中麻黄、紫苏叶、蝉蜕、五味子、前胡、地龙、牛蒡子、蜜枇杷叶和紫苏子所含化合物。以麻黄为例,输入关键词“麻黄”,搜索得到其相关活性成分,根据药物的ADME(Absorption、Distribution、Metabolism、Excretion)特性,设定口服生物利用度(Oral Bioavailability,OB)大于30%,类药性(Drug Likeness,DL)需大于0.18,在此条件下筛选得到麻黄成药性较高的化学成分作为活性成分。依此筛选出具有明确CAS编号的活性成分作为成分库。

1.2.2 活性成分潜在作用靶点的筛选 将之前已筛选好的活性成分CAS编号依次输入到PubChem数据库中,下载其相关SMILES化学式及3D结构式(文件格式为SDF)。之后登录Pham Mapper数据库(反向药效团匹配数据库),将下载好的活性成分3D结构图上传,设置默认靶点数为300,点击Submit(提交),得到有关各个活性成分得分排名前300的靶点。其次,登录SIB数据库,将之前得到的SMILES化学式导入数据库,得到各活性成分对应的靶点。最后将2个数据库所得靶点取并集,作为SH的潜在作用靶点。

1.2.3 疾病潜在作用靶点的筛选 首先通过Integrity数据库搜寻关于CVA的正式英文表达,即Cough Variant Asthma。登录GeneCards数据库及DisGeNET数据库,输入上述英文表达,得到其疾病对应的作用靶点,将上述2个数据库所得靶点进行统一并取并集,即得CVA的总疾病靶点。

1.2.4 成分-靶点-疾病网络模型构建与分析 将上述所得SH总靶点与CVA总靶点取交集,得到SH治疗CVA的潜在作用靶点,将数据进行归纳整理,使其符合软件标准,将成分、靶点、疾病数据导入Cytoscape軟件(version 3.6.1),绘制成成分-靶点-疾病网络图,并通过运用Network Analyzer、CytoNCA等插件及网络拓扑性质进行数据分析。

1.2.5 疾病靶点蛋白质-蛋白质相互作用网络的构建 STRING数据库是一个进行在线搜索与构建当前已知蛋白质-蛋白质相互作用(Protein-protein Interaction,PPI)网络的数据库,现在已更新到了11.0版本,数据库里已存储5 090个物种,约2 460万种蛋白,及超过20亿条PPI的信息。将之前筛选所得成分-疾病共同作用潜在靶点信息输入到STRING数据库,将蛋白种类设置为Homo Sapiens(智人),网络搭建依据设置为Evidence(证据),最低PPI阈值设定为High Confidence(高可信度0.7),同时勾选Hide Disconnected Nodes In The Network(隐藏网络中无关联节点),其余保持默认设置,点击Export(导出),选择下载其TSV格式文件,将下载文件导入Cytoscape软件,开始构建靶点PPI网络图。0C78C04D-8860-4BF5-ABFB-98B024AB37B0

1.2.6 基因本体(Gene Ontology,GO)富集分析和京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集分析 Metascape数据库是一个提供基因注释与分析资源的门户网站,其自带自动化元分析工具,支持在线富集通路分析,具有数据更新快,资源库丰富,简便操作等优势。登录Metascape数据库,将之前筛选所得疾病对应作用靶点信息导入库内,点击Submit(提交),将物种设置为Sapiens(人类),接着点击Custom Analysis(个性化分析),进入相应界面后,点击Enrichment(富集),设置通路为KEGG Pathway,其余选项均不勾选,最后点击Enrichment Analysis(富集分析),进入分析报告页,得到相关分析结果。GO分析如上,分别选择对应通路即可。

1.2.7 成分-靶点网络药理拓扑学性质分析 网络药理模型构建后,使用Cytoscape软件自带插件Network Analyzer及CytoNCA,对该模型进行网络拓扑分析,得到各节点的介数中心度(Betweenness Centrality,BC)、距离中心度(Closeness Centrality,CC)和等级值(Degree)。通过对上述3组数据进行分析,得到该网络模型中具有枢纽作用的活性成分。基于网络药理学算法理论,除去氧哈林通碱外,从单个活性成分-靶点网络角度考虑,上述活性成分可能代表了SH主要疗效。而从靶点角度来看,单个靶点受到的活性成分影响越多,则说明SH对该靶点的可调控可能性越高。

1.2.8 潜在活性成分-靶点分子对接验证 首先将成分-靶点-疾病网络模型中Degree参数均值作为参考条件,以此筛选出大于均值的核心活性成分,进入TCMSP,下载相关核心活性成分的MOL2文件。之后再进入RSB数据库(https://www.rcsb.org)下载关键靶点蛋白的3D结构文件(PDB格式),将靶蛋白文件导入Chimera 1.14软件,对每个蛋白分子进行Minimize优化及去水加氢处理,并移除其原配体;同时导入核心活性成分,除移除配体外,处理方式同上。运行Autodock Vina 1.1.2插件,设置Binding Pocket区域范围,进行分子对接,对得到结果进行可视化处理。

2 结果

2.1 活性成分筛选 初步得到95种化学成分,CAS编号共得到75种化合物。在所得化合物中,麻黄含有16个,枇杷叶含有11个,前胡含有16个,牛蒡子含有5个,五味子含有7个,紫苏子含有13个,紫苏叶含有3个,地龙含有4个。SH筛选所得化合物基本信息。见表1。

2.2 成分-靶點-疾病网络模型构建与分析 潜在作用成分-靶点-疾病网络相互作用模型绿色椭圆代表SH潜在活性成分,黄色长方形代表作用靶点,红色菱形则代表疾病。该图中共包含了505个节点(包括化学成分75个,靶点429个,疾病1个)与4 419条边(其中成分-靶点3 991条,靶点-疾病428条),圈内的绿色与黄色节点则表示Degree值较大的成分与靶点,即越接近圈中心,比重越大。见图1。图2中,SH的每个潜在活性成分平均连接于53.21(3 991/75)个靶标,而同时每个靶点又平均连接9.30(3 991/429)个药物活性成分,这种多活性物作用同一靶点与多靶点作用同一活性物的现象充分展现了中药多成分协同作用多靶点的特色。同时,从活性物角度来看,作用超过60个靶点的化合物占总化合物的5.3%,整个网络体系中,SH内应存在可作用于大部分靶点的少数关键化合物。

2.3 成分-靶点网络药理拓扑学性质分析 成分-靶点网络模型中具有枢纽作用排名前8的活性成分分别为Deoxyharringtonine(去氧哈林通碱)、(E)-(4-methylbenzylidene)-(4-phenyltriazol-1-yl)amine、Prodelphinidin B6、praeruptorin E(紫花前胡素E)、isoegomaketone(异紫苏酮)、Farnesiferol A(法尼斯淝醇A)、Pectolinarigenin(柳穿鱼黄素)、Herbacetin(草质素),其中Deoxyharringtonine(去氧哈林通碱)为抗肿瘤类成分,故排除。分析发现有约24%的靶点与不少于15个活性成分相互作用,在此之中又有26个靶点链接超过30种活性成分。

2.4 PPI网络分析 K-Core值超过5的模块共有5个,这些蛋白之间存在着比较紧密的联系,可能共同作用于某个生物过程。其中模块5和模块4与信号转导有关,模块3则与细胞周期调控相关。见图3。对模块1分析,发现其中存在大量与炎症相关靶点,调控炎症反应,参与炎症应答及细胞防御应答。见图4。

2.5 GO富集分析及KEGG通路分析 在GO富集分析中,含生物过程(Biological Process,BP)条目8 036条,细胞组分(Cellular Components,CC)条目713条,分子功能(Molecular Function,MF)条目1 384条,KEGG通路分析得到通路共316条,各类别排名前20的通路见图5。

在KEGG前20条通路中,分子信号通路占7条,疾病信号通路占13条,包含Influenza A、PI3K-AKT、Th 17、IL-17、HIF-1、Pertussis、核因子κB(NF-κB)等。其中Influenza A、Pertussis为流感咳嗽相关通路,可诱发咳嗽变异性哮喘的发生与发展。Th 17、IL-17、NF-κB、HIF-1为炎症相关信号通路,PI3K-AKT为肺损伤保护相关通路[10-11]。

PI3K-AKT信号通路主要包括2个关键蛋白,即3-磷酸肌醇激酶(Phosphoinositide 3-kinase,PI3K)与丝/苏氨酸蛋白激酶(AKT)。在细胞的增殖与成活中发挥着重要作用[12]。经PI3K激活的AKT,进一步抑制或激活下游Caspase9、Bad、Forkhead、NF-κB、mTOR、P21、Par-4等分子,从而介导胰岛素和多种生长因子所诱发的细胞生长,促进细胞存活,是重要的抗凋亡调节通路[13]。有研究发现,通过调节PI3K-AKT信号通路中相关分子的表达,可有效改善哮喘模型小鼠的气道重塑,达到治疗哮喘的目的[14]。Th 17细胞以分泌IL-17(白细胞介素-17)而得名,Th 17细胞及分泌出的IL-17在气道重塑及气道高原反应过程中发挥重要作用。Koga等[15]发现激素抵抗型哮喘模型小鼠的气道炎症和气道高原反应可被Th 17细胞所介导。Rudner等[16]利用上皮细胞在小鼠体内过量分泌IL-17,发现小鼠支气管及细支气管上皮细胞增生肥大,同时伴随肺实质中嗜酸性粒细胞和巨噬细胞浸润。NF-κB是细胞中重要的转录调节因子,有研究显示,在哮喘发生、发展过程中,NF-κB信号通路在其中发挥着重要作用[17-18]。王金磊等[19]发现在哮喘大鼠模型中,可通过抑制NF-κB信号通路来达到改善哮喘大鼠的气道炎症及细胞损伤。HIF-1(缺氧诱导因子)由HIF-1α和HIF-1β 2个亚基组成,在低氧状态下可激活多种靶基因的转录,并且对于细胞生长发育和生理应激及在某些病理过程中发挥重要作用。当前已发现在过敏性气道炎症发展中HIF-1α存在过度表达[20-21]。有研究通过药物进行干预,下调HIF-1α表达,可使哮喘气道炎症反应得到明显缓解[22-24]。0C78C04D-8860-4BF5-ABFB-98B024AB37B0

2.6 潜在活性成分与关键靶蛋白的分子对接结果  根据Degree值筛选得到前五位活性化合物:(E)-(4-Methylbenzylidene)-(4-Phenyltriazol-1-Yl)Amine、Prodelphinidin B6、Praeruptorin E(紫花前胡素E)、Isoegomaketone(异紫苏酮)、Farnesiferol A(法尼斯淝醇A)。研究表明,配体与受体相结合,所需结合能越低,则说明其结合构象越稳定,即结合可能性越高[25]。本研究结果显示,SH与CVA共同作用靶点结合能(Bind Energy)均为负值,说明在化合物与靶点蛋白间均有结合活性,当结合能小于-5 Kcal/mol時说明具有较强结合活性,当小于-7 Kcal/mol时则有强烈结合活性[26-27]。分子对接结果见图6,其中相对有较强结合活性的化合物与靶蛋白分子对接模式部分见图7。结果说明SH的潜在活性成分与交集靶点蛋白之间结合性能一般,因此在之后的SH相关药效动力学研究中应将蛋白间结合能纳入影响因素来综合考量。

3 讨论

在PPI网络图中,蛋白间的连线数量越多,相互关联程度越高,则说明此蛋白在治疗疾病中发挥的药理作用较为明显[7]。在该图中,其节点大小由Degree决定,颜色由暗色到亮色的转变则取决于BC,线条的粗细及颜色则代表了边介数和合并分数。对该PPI网络图进行拓扑学分析,得到此网络中的枢纽蛋白,按照等级值进行选取。相关研究发现,SATA3在各类炎症性疾病发病过程中发挥着重要作用,当前已证明抑制该蛋白可对疾病进展起到缓解作用[8]。而IL-6则是当前发现的功能最为广泛的细胞因子之一,参与调节免疫反应、细胞增殖分化等,同时作为炎症介质,具备促炎与抗炎双重作用[9]。

CVA亦称作隐匿性哮喘或咳型哮喘,是一种潜在的哮喘表达形式,同时亦为引发儿童慢性咳嗽的最常见疾病之一。此病最早于1972年由Glauser[28]报道,在1975年后该病患者也相继被报道[29-30]。直到1982年由Hannaway和Hopper[31]才正式建立有关CVA的诊断。咳嗽与喘息都是哮喘的症状,但早前人们只有在出现喘息时才能判断为哮喘,这是一种错误理解。临床上被诊断为上呼吸道感染、支气管炎或慢性咳嗽尚未诊明的患者中,有许多人实际上就是CVA。

该病病因未完全明确,发病机制较为复杂,一般认为其发生受到环境与遗传双重因素影响。本研究结果显示,CVA的发病与病毒感染、免疫功能调节等有关。揭示了Th 17细胞通路、NF-κB通路、IL-17细胞通路、HIF-1细胞通路、PI3K-AKT等通路在CAV发病机制中的作用。

在中医论著中,尚无与CVA完全对应的病名。该病具有反复发作等临床证候特点,且多与外邪侵袭(风、寒、燥、火)有关,其发病与感冒的发生发展有密切联系。感冒之后,六淫余邪未除;或因过量食用生冷、清热苦寒的食物及使用大量抗生素等,则体内风寒、湿冷久留不去,不去则热,又风热之邪被遏,五脏寒热错杂,内生痰湿,附着于肺,则咳嗽久久不愈;咳而不愈则致肺伤,故肺气亏虚,虚者,则风冷之气更易伏于肺络,留积于内,正邪相搏,气道壅涩,故久咳不止。从中医角度来看,CVA的病机本质实则为外感失治,邪郁于肺络,肺气失宣,肺管不利,气道挛急所致[32]。

SH为晁恩祥教授依据多年临床经验所创立,患者在服用后均得到了较为满意的临床疗效,且减少了激素类药物的使用频率。但由于其处方组成复杂,化学成分较多,其具体作用机制未能得到明确阐述。网络药理学研究有着整体性与信息及时性等特性,可将成分及作用机制清晰呈现,而这恰好与中药复方的复杂及不确定性相吻合。本研究通过分子对接与网络药理学技术发掘预测并优选SH有效成分及其作用靶点,构建可视化“成分-靶点-疾病-通路”多层次、多维度网络图,明确其药效物质基础,深入探究其治病机制,阐明其靶点作用通路,为SH后续的处方优化及药效学评价提供参考。同时也为其他复方中药的研究提供思路与方法,使其提高实验工作效率,促进现代中医药发展及新药的发现与创新[33-35]。

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(2020-07-22收稿 本文编辑:魏庆双)0C78C04D-8860-4BF5-ABFB-98B024AB37B0

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